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Enregistrement W4210508293 · doi:10.5539/esr.v11n1p1

Water Stable Isotope Composition of Precipitations at Two Stations in Antananarivo-Madagascar: A Comparative Study

2022· article· en· W4210508293 sur OpenAlexvenueno aff
Voahirana Ramaroson, Joel Rajaobelison, Lahimamy Paul Fareze, Falintsoa A. Razafitsalama, Mamiseheno Rasolofonirina, Christian Ulrich Rakotomalala

Notice bibliographique

RevueEarth Science Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésPrecipitationIsotopeStable isotope ratioAltitude (triangle)Environmental scienceLatitudeMoistureClimatologyAtmospheric sciencesSpatial variabilityPhysical geographyGeographyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the “Global Network of Isotopes in Precipitation” database, Antananarivo has two distinct datasets from two stations. Thirty-four years separate the two datasets. This study aims on the one hand to depict the variations of the water stable isotopes composition of precipitations from the two stations and understand their origins, mainly in relation to meteorological factors. On the other hand, the Antananarivo data are compared with regional and international data to identify other sources of isotope composition variability in precipitation. Isotope records showed that after thirty-four-year gap, summer and winter (the two main seasons) precipitations are more enriched in heavy isotopes. The precipitation amount fluctuation would mostly contribute to this temporal variation. Opposite to summer and winter precipitations, inter-season rainfalls have similar isotope values after thirty-four years. The two stations are geographically close and the spatial aspect is therefore negligible since there are no latitude nor altitude effects on the isotope composition of precipitations. Regarding the second order parameter d-excess, the monthly mean values from both stations are higher than 100/00 and could indicate moisture recycling. The comparison with regional/international data showed that the isotope variability in precipitation is primarily due to precipitation amount effect, different moisture source, the stations distance from it and the change of meteorological factors along the moisture trajectory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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